Base Rate Fallacy: Waarom Jouw Bezoekers Slecht Zijn Met Cijfers

Hoi! Mij naam is Bart van Klik Proces en in deze video gaan we het hebben over de base rate fallacy. En de base rate fallacy is een fout die heel veel mensen maken, eigenlijk door de hele dag heen. Maar wel een waarschuwing, er gaat namelijk een stukje wiskunde volgen in deze video. Ik ga je precies vertellen wat de base rate fallacy is. Ik ga je een aantal voorbeelden geven om het heel duidelijk te krijgen en natuurlijk ga ik je tips geven hoe je dit toepast om de conversie van je website of webshop te verhogen.

Wat is de Base Rate Fallacy?

Dus wat is de base rate fallacy? De definitie van de base rate fallacy is dat wanneer er algemene en specifieke informatie wordt gepresenteerd, men de neiging heeft om zich te richten op het specifieke en het algemene en andere relevante informatie achterwege te laten waardoor de verkeerde conclusie wordt getrokken.

Dat klinkt misschien ingewikkeld maar ik ga je een paar voorbeelden geven waardoor het heel erg duidelijk wordt. En het eerste voorbeeld is bijvoorbeeld iemand die een lot koopt van een loterij. Heel veel mensen doen dat maar dat komt onder andere omdat ze niet zo goed weten hoe groot nou echt de kans is om iets te winnen. Is dat 1 op 100? 1 op 1000? 1 op 1 miljoen, 1 op 10 miljoen? Als je het de mensen vraagt hebben ze waarschijnlijk geen idee. Maar waar ze zich op richten is de specifieke informatie, bijvoorbeeld dat er een winnaar is gekomen, want er komt elk jaar een winnaar of een rits met winnaars. Of ze richten zich op de buurman of iemand in de nabijheid die iets heeft gewonnen.

Dus ze richten zich op de specifieke informatie waar het blijkt van je zie, het kan wel, iemand moet winnen. In plaats van dat ze zich richten op de algemene kansberekening, hoe groot is de kans dat ik een loterij win?

Voorbeelden van de Base Rate Fallacy

Dus mijn vraag aan jou is nu, wat denk jij dat de kans is dat je een loterij wint? Doe is een gok, 1 op 100000, 1 op een miljoen, 1 op 100 miljoen. Ik heb de cijfers hier namelijk voor me, bij de postcodeloterij is dat 1 op 250 000, bij de vriendenloterij 1 op 500 000, bij het miljoenenspel 1 op 1,1 miljoen, bij de staatsloterij is de kans 1 op 2,7 miljoen en bij de lotto is de kans 1 op 49 miljoen. Dus zelfs bij de verschillende loterijen lopen de kansen nogal uiteen.

Maar een ander voorbeeld daarvan, hoe het heel vaak wordt gebruikt als verkooptruc, is de volgende bij het kopen van garanties. De garanties op je telefoon, garanties op je laptop, garanties op je, het maakt niet uit, de aanvullende garantie die je los kan kopen, meestal maar voor een paar euro. En wat ze dan doen is het volgende, ze vragen, wil je de extra garantie hebben of wil je de garantie verlengen?

Dat is misschien verstandig want vorige week kwam er hier nog iemand binnen, he die binnen de aangevulde garantie z’n telefoon kon laten repareren. En dat triggert bij jou het idee van, ja dat zou ik ook wel kunnen zijn. En daardoor vergeet je na te denken van hoe groot is nou echt de kans dat ik die verzekering nodig heb. Verzekeringen in z’n algemeen gaat goed bij het base rate fallacy.

Nou zie ‘k je misschien denken van ja, nu we dit weten kan ik er goed over nadenken, dus dit gaat mij niet meer gebeuren. Maar ik zal je nog een voorbeeld geven wat laat zien van hoe makkelijk je ten prooi kan vallen van de base rate fallacy. En dat gaat als volgt, de vraag van mij aan jou is: welk van de 4 beroepen beoefent Lotte? En Lotte is een gestructureerd persoon, ze houdt van orde, van netheid en ze krijgt een fijn gevoel als alles goed op z’n plek staat.

Daarnaast houdt ze van cultuur zoals het bezoeken van theaters of musea, dus welk van de volgende 4 beroepen zal zij waarschijnlijk beoefenen? Is ze een dirigent? Een bibliothecaresse? Een serveerster of een boerin? En ik geef je 5 seconden om na te denken welke van die 4 zal ze waarschijnlijk beoefenen?

En wat je waarschijnlijk hebt gedaan is je hebt haar persoonlijkheid geprobeerd te matchen met 1 van de 4 beroepen die ik je net gaf. Nou belangrijk bij deze keuze om te weten is dat je eigenlijk bepaalde base rate informatie mist. Namelijk, hoeveel mensen beoefenen eigenlijk een bepaald beroep in Nederland? En van de dirigenten zijn dat maar een paar 100. En dat had je misschien zelf ook wel bedacht. Maar een bibliothecaresse zijn er slechts 7000 in Nederland. Maar er zijn 18000 bedrijven in Nederland die minimaal 1 serveerster in dienst hebben en er zijn meer dan 55000 bedrijven die tenminste 1 boer of boerin in dienst hebben.

Dus als je die cijfers erbij optelt, bij de beschrijving, dan wordt eigenlijk de manier waarop je beredeneert heel anders. Namelijk, ja de kans is gewoon veel groter dat ze een boerin of een serveerster is dan dat ze een dirigent is en dat staat helemaal los van de persoonlijkheid. Want wat zegt haar ordelijke persoonlijkheid nou precies over het beroep dat ze uitoefent?

Is de uitslag correct?

En zo zie je dat je heel makkelijk in de valkuil trapt van de base rate fallacy. En dan nu alvast een waarschuwing, want nu komt het wiskundige deel. Dus ik ga je nog 1 voorbeeld geven hoe cijfers je in de war kunnen brengen maar hier komt een klein beetje wiskunde bij kijken. Dus mocht je dat heel vervelend vinden, zou ik deze uitleg even overslaan.

En die uitleg gaat als volgt, je zit bij de dokter en je krijgt een positieve uitslag van een fatale ziekte en de kans dat die uitslag correct is, is 95%. Hoe groot is dan de kans dat je daadwerkelijk die ziekte hebt? En je eerste instinct zegt meteen 95% want de kans is 95% dat het goed is. Maar daar klopt echt helemaal niets van. Sterker nog, ondanks dat je een positieve uitslag hebt is de kans nog steeds groter dat je de ziekte niet hebt dan dat je ‘m wel hebt. En ik zal je nu uitleggen hoe dat zit.

De belangrijkste reden daarvoor is dat we dus de base rate niet weten, namelijk hoeveel mensen krijgen die ziekte elk jaar?  In dit voorbeeld gaan we ervan uit dat elk jaar 100 000 mensen worden getest op de ziekte en dat 1 op 1000 mensen ook daadwerkelijk de ziekte heeft. Dus van de 100 000 mensen hebben 100 mensen uiteindelijk echt de ziekte. Dat betekent automatisch dat 99 900 mensen de ziekte niet hebben. Maar de test is maar 95% van de tijd klopt het en 5% van de tijd klopt de uitslag van de test niet.

Dus dat betekent, van die 99 900 mensen heeft 5% gehoord dat ze de ziekte niet hebben terwijl ze ‘m eigenlijk wel hebben. Want de uitslag van de test is in 5% van de gevallen niet goed. 5% van 99 900 is bijna 5000 mensen, 4995 om precies te zijn. Van de 99 900 mensen hebben 4995 mensen gehoord dat ze de ziekte wel hebben terwijl ze ‘m niet hebben. Dus bijna 5000 mensen van die 100 000 die hebben te horen gekregen, ik heb de ziekte wel, terwijl het niet zo is. Want zoals ik net zei, überhaupt hebben dus maar 100 mensen van de 100 000 de ziekte.

Dus die 5000 kan sowieso niet. Van de 100 mensen die de ziekte wel hebben krijgt ook 5% te horen dat ze ‘m niet hebben want daarbij is ook 5% van de test fout gegaan. Dus 5 mensen krijgen te horen dat ze de ziekte niet hebben, terwijl ze ‘m wel hebben. Dus uiteindelijk hou je dan maar 95 mensen over die de ziekte én hebben én ook te horen hebben gekregen dat ze ‘m hebben.

Dus van die 100 000 mensen zijn er maar 95 testen goed gegaan. Maar van de 100 000 mensen heeft 5% te horen gekregen dat ze de ziekte wel hebben dus bijna 5000 mensen terwijl ik net zei dat er maar 95 mensen zijn die de ziekte daadwerkelijk hebben én te horen hebben gekregen dat ze ‘m hebben. Dus van die 5000 mensen die te horen hebben gekregen kloppen er maar 95.

Dus de kans dat je een ziekte niet hebt is vele malen groter dan de kans dat je de ziekte wel hebt. En om precies te zijn, volgens de berekening die je hier ziet, is de kans dat je de ziekte daadwerkelijk hebt als je een positieve uitslag krijgt maar 1,9%. Bijna niks dus. Dus in plaats van de 95% die je in eerste instantie waarschijnlijk dacht, zoals de meeste mensen doen, is de kans dus eigenlijk maar 1,9% dat je de ziekte hebt. Nogal een verschil.

En daaruit blijkt nog een keer, en echt, het klinkt misschien ingewikkeld maar deze berekening klopt echt, dat mensen heel slecht zijn in het inschatten van informatie wanneer je iets specifieks en iets algemeen, met een benchmark of een base rate te horen krijgt. Zodra je een beetje moet rekenen snappen mensen d’r niks meer van.

Waarom is de Base Rate Fallacy belangrijk?

Nou waarom is dat nou zo belangrijk? Omdat als je dat weet, dat mensen informatie dus zo slecht kunnen interpreteren of zo slecht kunnen berekenen, dan kan je daar gebruik van maken om jouw conversies te verhogen. Bijvoorbeeld door je informatie slim te segmenteren op je website of op je webshop en 1 van de meest voorkomende manieren daarop is het segmenteren van je reviews. Stel dat je normaal gesproken van alle reviews bijvoorbeeld een 5 uit 10 hebt, niet echt geweldig. Of misschien een 7,5 uit 10 waar je dan van denkt, ja dat is niet genoeg, ik wil graag een hoger cijfer hebben.

Dan kan je een gedeelte van die cijfers gaan segmenteren en op die manier kan dat cijfer hoger uitvallen. Terwijl mensen daar eigenlijk niks van merken. Dan krijg je bijvoorbeeld in plaats van een 7,5 uit 10 als gemiddelde score, kan je bijvoorbeeld zeggen 80% van onze klanten waardeert ons met een 10, wat waar kan zijn. Of je zegt 95% van onze X klanten waardeert ons met een 10. En die X daar kan je van alles van maken.

Dus 95% van onze actieve klanten, van onze terugkerende klanten, van onze leukste klanten, onze grootste klanten, van onze, je kan het op elke manier segmenteren zoals jij wil. En wat klanten zullen onthouden is, hé een heel groot percentage van de mensen beoordeelde jullie met een heel hoog cijfer. 95% met een 10. 90% met een 8,9, een voorbeeld, hé 95% van onze klanten waardeert onze service met een 10.

Je kan het ook segmenteren op geslacht hé, van onze mannen of onze vrouwen, of op leeftijd, of op geografie, je kan het op elke manier segmenteren wat je wil. Maar je kan ook een specifiek onderdeel van de beoordeling pakken en daarop segmenteren. Bijvoorbeeld, 95% van onze klanten waardeert onze service met een 10 of met een 9,5. En misschien dat de beoordeling bestaat uit meerdere onderdelen en dat die andere onderdelen een slechter cijfer kregen. Maar wat mensen gaan onthouden is, ok, 95%, een 10 en dat service dat zal wel.

Scherp je USP’s aan met de Base Rate Fallacy

Maar los van de reviews kan je ’t ook gebruiken om je USP’s aan te scherpen. Bijvoorbeeld door te zeggen, we hebben een groter assortiment dan 99,99% van al onze concurrenten. En dat is misschien wel waar want ja als er maar 3 webshops zijn die een groter assortiment aanbieden en je niet echt gedefinieerd hebt wat een concurrent is kan daar van alles onder vallen. Dat kan je op veel meer manieren toepassen.

Bijvoorbeeld door te zeggen dat je goedkoper bent dan 99% van al je concurrenten of dat je bedrijf zoveel jaar ervaring heeft, maar je telt de ervaring van alle medewerkers individueel op. Nou dan heb je al snel tientallen of honderden jaren ervaring in totaal. Ook kan je iets zeggen als we hebben 100% laagste prijsgarantie op onze eigen merkproducten of op een bepaalde selectie van het assortiment. Al onze producten of diensten behoren tot de top 1% van beste kwaliteit. Zonder specifiek te definiëren wat beste kwaliteit dan precies inhoudt. Of dat definieer je ergens anders waar in de praktijk toch niemand naar gaat kijken.

En eigenlijk elke manier waarop je van je USP een -ste woord kan maken. Hé, goedkoopste, beste, snelste, leukste, mooiste, noem het maar op, als je jouw informatie kan segmenteren door er een -ste van te maken, dan kan dat helpen om je conversies te verhogen omdat mensen toch qua base rate neglect daar niet goed genoeg over nadenken. Ook belangrijk, als je iets weg gaat geven, noem dan wat je weggeeft in percentages. Want dat lijkt al heel snel heel veel.

Bijvoorbeeld als je een pakket verkoopt, dat als je 2 producten koopt, dat je er 1 gratis krijgt. Nou dan kan je zeggen 2+1 gratis, maar je kan er ook een pakket van 3 van maken en daarop labelen 50% gratis. Want 2 producten was de basis, 1 product doe je erbij dus dat is 50% van het originele pakket, maar zo voelt het voor een klant vaak niet. Het voelt alsof die 1,5 gratis krijgt want er zitten 3 dingen in het pakket, dus ik krijg 1,5 gratis. Ook dat is een slimme truc om de base rate neglect in te zetten.

En als laatste voorbeeld, geef specifieke situaties weer waar mogelijk. En dit is ook een typisch voorbeeld als het gaat om testimonials en reviews, als er 1 hele goeie review op de site staat, dan denken mensen, wow weet je dat ziet er goed uit, we hebben 1 tevreden klant. Maar ze weten helemaal niet of daar 99 ontevreden klanten tegenover staan of niet.

Dus als je specifieke positieve reviews of testimonials kan toevoegen, dan focussen ze zich op het specifieke, dat ze zien en ze vergeten het algemene, namelijk zich af te vragen, hoeveel mensen hebben dit eigenlijk gekocht of hoeveel mensen hebben überhaupt een review achtergelaten en hoeveel ontevreden staan hier misschien tegenover. Dat doe je niet, je hersens gaan gewoon naar wat ze zien en dan denken ze, oh, dat is positief, super!

En bedenk waar je dit nog meer specifiek kan maken, bijvoorbeeld door reviews of casestudies te geven, specifiek per branche bijvoorbeeld, per verticle, per klantgroep of qua formaat van een winkel of per soort klant, dus man, vrouw, hoe je het wil segmenteren. Maar hoe specifieker je het kan maken, hoe beter het vaak uitpakt.

Dat is de base rate fallacy. Een fout die heel vaak voorkomt, jij maakt ‘m, ik maak ‘m, iedereen maakt ‘m vanzelf als je niet goed genoeg over dingen nadenkt. En dat kan je heel makkelijk gebruiken om de conversies van je webshop of website te verbeteren mits je het wel netjes houdt. Ik wens je heel veel succes met het toepassen hiervan. Het is super interessant om over na te denken. Eigenlijk overal waar je cijfers presenteert op je website of shop kan je het waarschijnlijk wel toepassen en overal waar je informatie specifiek kan maken zou ik dat zeker doen.

Ik wens je heel veel succes met het toepassen hiervan, heb je hier nog vragen over of opmerkingen? Mail dan naar bart@klikproces.nl of laat een reactie achter op de blog of op de video en dan krijg je van mij persoonlijk antwoord. En kijk vooral weer naar de volgende video met nog veel meer advies over YouTube, over SEO, over Voice en natuurlijk over conversie optimalisatie.